基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010710704.3 (22)申请日 2020.07.22 (71)申请人 北京理工大学 地址 100190 北京市海淀区中关村南大街5 号 (72)发明人 王兆华乙艺张斌王博 邹朋宇李通 (74)专利代理机构 昆明合众智信知识产权事务 所 53113 代理人 刘静怡 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 30/06(2012.01) G06Q 50/30(2012.01) (54)发明名称 一种基于用车行为的共享电动汽车用户需 求预测。

2、方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于用车行为的共享电 动汽车用户需求预测方法， 包括如下步骤： S1： 用 车前需确认客户身份信息， 进行集体画像； S2： 视 频录像数据、 行车路线数据和共享电动汽车的数 据汇总， 分析用户的用车行为习惯； S3： 将标记处 的标准用车数据传递至车载智能终端， 用于提醒 用户按照标准用车数据进行用车； S4： 若客户未 按照车载智能终端上显示的标准用车数据进行 用车， 可判断该用户的用车行为习惯为用户的需 求， 并将该用户的需求纳入步骤S1中的集体画像 中。 本发明保护客户身份信息的安全； 通过客户 对其自己的需求进行确认， 有利于提高对共享电 动汽车用。

3、户需求获取的准确性， 从而有利于对对 共享电动汽车用户需求进行准确的预测。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 111899048 A 2020.11.06 CN 111899048 A 1.一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法， 其特征在于： 包括如下步骤： S1： 用车前需确认客户身份信息， 并同时上传至共享电动汽车客户端， 并将所有客户身 份信息汇总后进行集体画像； S2： 从共享电动汽车的行车记录仪中调取视频录像数据， 从共享电动汽车中的导航软 件中调取行车路线数据， 从共享电动汽车中中的车载智能终端中获取共享电动汽车的数 据， 然后将上述数据汇总， 用于分析用户的用。

4、车行为习惯； S3： 将用户的用车行为习惯的数据上传至共享电动汽车客户端， 并与标准的用车数据 进行对比， 将区别处进行标记， 并将该标记处的标准用车数据传递至车载智能终端， 用于提 醒用户按照标准用车数据进行用车； S4： 若客户未按照车载智能终端上显示的标准用车数据进行用车， 可判断该用户的用 车行为习惯为用户的需求， 若客户按照车载智能终端上显示的标准用车数据进行用车， 可 判断该标准用车数据为用户的需求， 并将该用户的需求纳入步骤S1中的集体画像中， 这样 就完成了对共享电动汽车用户需求的预测。 2.根据权利要求1所述的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法， 其特 征在于： 。

5、所述步骤S1中客户身份信息包括姓名、 性别、 年龄以及居住地址， 在进行集体画像 前， 需对客户身份信息进行模糊处理， 该模糊处理包括去除客户身份信息中的姓名， 并使得 客户身份信息中的姓名、 性别、 年龄以及居住地址不进行一一对应， 用于保护客户身份信息 的安全。 3.根据权利要求1所述的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法， 其特 征在于： 所述步骤S1中集体画像为按客户年龄段生成扇形统计图， 并在同一年龄段中按照 客户男女性别不同继续用百分比进行分隔。 4.根据权利要求1所述的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法， 其特 征在于： 所述步骤S2中需将视频录像数据、 行。

6、车路线数据和共享电动汽车的数据中的异常 数据的剔除， 其包括对剔除掉不具有样本意义的数据、 剔除掉不准确的数据、 剔除掉前后浮 动较大的数据。 5.根据权利要求1所述的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法， 其特 征在于： 所述步骤S2视频录像数据包括行车速度和时间； 所述共享电动汽车的数据包括换道、 直角转弯和调头在内的驾驶状况和郊区、 城区、 高 速公路在内的各种路况时， 驾驶人员的方向盘转角、 油门开度、 车轮转速和换挡数据以及共 享电动汽车的剩余电量； 所述行车路线数据包括共享电动汽车的行车路线。 6.根据权利要求1所述的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法， 其特。

7、 征在于： 所述步骤S4中获得的共享电动汽车用户需求的预测传送至共享电动汽车客户端， 通过服务器进行整理， 纳入数据库中。 权利要求书 1/1 页 2 CN 111899048 A 2 一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法 技术领域 0001 本发明属于共享电动汽车用户需求预测技术领域， 具体涉及一种基于用车行为的 共享电动汽车用户需求预测方法。 背景技术 0002 目前共享汽车作为共享出行行业的新势力， 可是很多用户在用车过程中会出现对 共享电动汽车的不同需求， 若能对该需求进行准确的预测， 就可以提高对共享电动汽车后 续的改进， 有利于提高用户体验， 但在做预测前， 需要收集数据。

8、， 数据收集过程中容易出现 客户信息不安全， 客户需求判断不准确的情况， 不利于对客户需求的准确预测， 为此， 我们 提出一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法， 以解决上述背景技术中提到的 问题。 发明内容 0003 本发明的目的在于提供一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法， 以 解决上述背景技术中提出的问题。 0004 为实现上述目的， 本发明提供如下技术方案： 一种基于用车行为的共享电动汽车 用户需求预测方法， 包括如下步骤： 0005 S1： 用车前需确认客户身份信息， 并同时上传至共享电动汽车客户端， 并将所有客 户身份信息汇总后进行集体画像； 0006 S2： 从。

9、共享电动汽车的行车记录仪中调取视频录像数据， 从共享电动汽车中的导 航软件中调取行车路线数据， 从共享电动汽车中中的车载智能终端中获取共享电动汽车的 数据， 然后将上述数据汇总， 用于分析用户的用车行为习惯； 0007 S3： 将用户的用车行为习惯的数据上传至共享电动汽车客户端， 并与标准的用车 数据进行对比， 将区别处进行标记， 并将该标记处的标准用车数据传递至车载智能终端， 用 于提醒用户按照标准用车数据进行用车； 0008 S4： 若客户未按照车载智能终端上显示的标准用车数据进行用车， 可判断该用户 的用车行为习惯为用户的需求， 若客户按照车载智能终端上显示的标准用车数据进行用 车， 可。

10、判断该标准用车数据为用户的需求， 并将该用户的需求纳入步骤S1中的集体画像中， 这样就完成了对共享电动汽车用户需求的预测。 0009 优选的， 所述步骤S1中客户身份信息包括姓名、 性别、 年龄以及居住地址， 在进行 集体画像前， 需对客户身份信息进行模糊处理， 该模糊处理包括去除客户身份信息中的姓 名， 并使得客户身份信息中的姓名、 性别、 年龄以及居住地址不进行一一对应， 用于保护客 户身份信息的安全。 0010 优选的， 所述步骤S1中集体画像为按客户年龄段生成扇形统计图， 并在同一年龄 段中按照客户男女性别不同继续用百分比进行分隔。 0011 优选的， 所述步骤S2中需将视频录像数据、。

11、 行车路线数据和共享电动汽车的数据 说明书 1/4 页 3 CN 111899048 A 3 中的异常数据的剔除， 其包括对剔除掉不具有样本意义的数据、 剔除掉不准确的数据、 剔除 掉前后浮动较大的数据。 0012 优选的， 所述步骤S2视频录像数据包括行车速度和时间； 0013 所述共享电动汽车的数据包括换道、 直角转弯和调头在内的驾驶状况和郊区、 城 区、 高速公路在内的各种路况时， 驾驶人员的方向盘转角、 油门开度、 车轮转速和换挡数据 以及共享电动汽车的剩余电量； 0014 所述行车路线数据包括共享电动汽车的行车路线。 0015 优选的， 所述步骤S4中获得的共享电动汽车用户需求的预测。

12、传送至共享电动汽车 客户端， 通过服务器进行整理， 纳入数据库中。 0016 与现有技术相比， 本发明的有益效果是： 本发明提供的一种基于用车行为的共享 电动汽车用户需求预测方法， 本发明在进行集体画像前， 需对客户身份信息进行模糊处理， 该模糊处理包括去除客户身份信息中的姓名， 并使得客户身份信息中的姓名、 性别、 年龄以 及居住地址不进行一一对应， 用于保护客户身份信息的安全； 0017 集体画像为按客户年龄段生成扇形统计图， 并在同一年龄段中按照客户男女性别 不同继续用百分比进行分隔， 可直观观察客户的集体画像； 0018 视频录像数据、 行车路线数据和共享电动汽车的数据中的异常数据的剔。

13、除， 其包 括对剔除掉不具有样本意义的数据、 剔除掉不准确的数据、 剔除掉前后浮动较大的数据， 这 样有利于提高数据的准确性； 0019 将用户的用车行为习惯的数据上传至共享电动汽车客户端， 并与标准的用车数据 进行对比， 将区别处进行标记， 并将该标记处的标准用车数据传递至车载智能终端， 用于提 醒用户按照标准用车数据进行用车； 若客户未按照车载智能终端上显示的标准用车数据进 行用车， 可判断该用户的用车行为习惯为用户的需求， 若客户按照车载智能终端上显示的 标准用车数据进行用车， 可判断该标准用车数据为用户的需求， 这样相当于通过客户对其 自己的需求进行确认， 有利于提高对共享电动汽车用户。

14、需求获取的准确性， 从而有利于对 对共享电动汽车用户需求进行准确的预测。 附图说明 0020 图1为本发明的流程示意图。 具体实施方式 0021 下面将结合本发明实施例中的附图， 对本发明实施例中的技术方案进行清楚、 完 整地描述， 显然， 所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例， 而不是全部的实施例。 基于 本发明中的实施例， 本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例， 都属于本发明保护的范围。 0022 实施例1 0023 本发明提供了如图1的一种基于用车行为的共享电动汽车用户需求预测方法， 包 括如下步骤： 0024 S1： 用车前需确认客户身份信息， 并同时。

15、上传至共享电动汽车客户端， 并将所有客 户身份信息汇总后进行集体画像； 说明书 2/4 页 4 CN 111899048 A 4 0025 S2： 从共享电动汽车的行车记录仪中调取视频录像数据， 从共享电动汽车中的导 航软件中调取行车路线数据， 从共享电动汽车中中的车载智能终端中获取共享电动汽车的 数据， 然后将上述数据汇总， 用于分析用户的用车行为习惯； 0026 S3： 将用户的用车行为习惯的数据上传至共享电动汽车客户端， 并与标准的用车 数据进行对比， 将区别处进行标记， 并将该标记处的标准用车数据传递至车载智能终端， 用 于提醒用户按照标准用车数据进行用车； 0027 S4： 若客户未。

16、按照车载智能终端上显示的标准用车数据进行用车， 可判断该用户 的用车行为习惯为用户的需求， 若客户按照车载智能终端上显示的标准用车数据进行用 车， 可判断该标准用车数据为用户的需求， 并将该用户的需求纳入步骤S1中的集体画像中， 这样就完成了对共享电动汽车用户需求的预测。 0028 具体的， 所述步骤S1中客户身份信息包括姓名、 性别、 年龄以及居住地址， 在进行 集体画像前， 需对客户身份信息进行模糊处理， 该模糊处理包括去除客户身份信息中的姓 名， 并使得客户身份信息中的姓名、 性别、 年龄以及居住地址不进行一一对应， 用于保护客 户身份信息的安全。 0029 具体的， 所述步骤S1中集体。

17、画像为按客户年龄段生成扇形统计图， 并在同一年龄 段中按照客户男女性别不同继续用百分比进行分隔。 0030 具体的， 所述步骤S2中需将视频录像数据、 行车路线数据和共享电动汽车的数据 中的异常数据的剔除， 其包括对剔除掉不具有样本意义的数据、 剔除掉不准确的数据、 剔除 掉前后浮动较大的数据。 0031 具体的， 所述步骤S2视频录像数据包括行车速度和时间； 0032 所述共享电动汽车的数据包括换道、 直角转弯和调头在内的驾驶状况和郊区、 城 区、 高速公路在内的各种路况时， 驾驶人员的方向盘转角、 油门开度、 车轮转速和换挡数据 以及共享电动汽车的剩余电量； 0033 所述行车路线数据包括。

18、共享电动汽车的行车路线。 0034 具体的， 所述步骤S4中获得的共享电动汽车用户需求的预测传送至共享电动汽车 客户端， 通过服务器进行整理， 纳入数据库中。 0035 综上所述， 与现有技术相比， 本发明在进行集体画像前， 需对客户身份信息进行模 糊处理， 该模糊处理包括去除客户身份信息中的姓名， 并使得客户身份信息中的姓名、 性 别、 年龄以及居住地址不进行一一对应， 用于保护客户身份信息的安全； 0036 集体画像为按客户年龄段生成扇形统计图， 并在同一年龄段中按照客户男女性别 不同继续用百分比进行分隔， 可直观观察客户的集体画像； 0037 视频录像数据、 行车路线数据和共享电动汽车的。

19、数据中的异常数据的剔除， 其包 括对剔除掉不具有样本意义的数据、 剔除掉不准确的数据、 剔除掉前后浮动较大的数据， 这 样有利于提高数据的准确性； 0038 将用户的用车行为习惯的数据上传至共享电动汽车客户端， 并与标准的用车数据 进行对比， 将区别处进行标记， 并将该标记处的标准用车数据传递至车载智能终端， 用于提 醒用户按照标准用车数据进行用车； 若客户未按照车载智能终端上显示的标准用车数据进 行用车， 可判断该用户的用车行为习惯为用户的需求， 若客户按照车载智能终端上显示的 标准用车数据进行用车， 可判断该标准用车数据为用户的需求， 这样相当于通过客户对其 说明书 3/4 页 5 CN 。

20、111899048 A 5 自己的需求进行确认， 有利于提高对共享电动汽车用户需求获取的准确性， 从而有利于对 对共享电动汽车用户需求进行准确的预测。 0039 最后应说明的是： 以上所述仅为本发明的优选实施例而已， 并不用于限制本发明， 尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明， 对于本领域的技术人员来说， 其依然可 以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改， 或者对其中部分技术特征进行等同替换, 凡在本发明的精神和原则之内， 所作的任何修改、 等同替换、 改进等， 均应包含在本发明的 保护范围之内。 说明书 4/4 页 6 CN 111899048 A 6 图1 说明书附图 1/1 页 7 CN 111899048 A 7 。